Mehrwert von Kundendatenanalysen für Energieversorger

Die Kundendatenanalyse verschafft Energieversorgern die Möglichkeit, ihre Kunden besser zu verstehen. Sie gehört damit zu einer zentralen Aufgabe des strategischen Ansatzes der Customer Centricity. Bei diesem rückt der Kunde mit seinen Bedürfnissen in den Mittelpunkt der unternehmerischen Ausrichtung. Das ist für Energieversorger insofern bedeutungsvoll, da sie sich nicht nur mit der Energiewende und der Digitalisierung konfrontiert sehen. Sie stehen ebenfalls vor den Herausforderungen eines stetig wachsenden Wettbewerbs, sich wandelnder Geschäftsmodelle und sinkenden Einnahmen aus den Erträgen aus Strom, Gas oder Wärme. Denn immer mehr Kunden avancieren zu sogenannten Prosumenten, die sich selbst mit Energie versorgen. Dadurch nehmen sie weniger Strom von ihren Energieversorgern ab. Gleichzeitig wächst hier die Nachfrage nach Energiedienstleistungen. Hinzu kommt der Trend einer steigenden Wechselbereitschaft bei Energiekunden, die mit gestiegenen Anforderungen an Qualität und Kundenservice einhergehen.
Um Kunden langfristig zu binden und eine Abwanderung zu minimieren, ist ein vertieftes Verständnis von ihnen und ihren Bedürfnissen nötig. Hierbei unterstützt die Kundendatenanalyse.
Big Data als Voraussetzung für die Kundendatenanalyse
Ohne Big Data keine Kundendatenanalyse. Doch Big Data ist ein weiter Begriff. Er umschreibt zum einen die wachsende Datenmenge in Unternehmen. Zum anderen umfasst der Begriff moderne Technologien, mit denen sich solch riesige Datenmengen erfassen und verarbeiten lassen. Hierbei kommen gezielte Analyse-Methoden beruhend auf Künstlicher Intelligenz und Maschinellem Lernen zum Einsatz. Durch sie lassen sich Muster, Korrelationen und weitere nützliche Informationen erkennen. Über den gezielten Einsatz solcher Analyse-Methoden zur Auswertung von Kundendaten verschaffen Marketing- und Vertriebsabteilungen in Energieunternehmen neue Zugänge und Spielräume, um Angebot, Kundenservice und Vertrieb neu zu gestalten. Angesichts dessen, dass Dienstleistungen in der Energiebranche zunehmend digital, flexibel und vernetzt erbracht werden, kann mit der Kundendatenanalyse zudem verändertes Kundenverhalten aufgegriffen werden. Dabei berücksichtigt die Kundendatenanalyse digitale Kommunikationskanäle, Kundenportale, automatisierte Massenprozesse, den Aufbau von Customer-Relationship-Managemensystemen für das Erstellen zielgruppengenauer Angebote und ermöglichte die Integration neuer Services und Produkte in ein bestehendes Portfolio. Zudem hilft sie beim Umgang mit der Wechselbereitschaft bei Kunden.
Nur eine zielgerichtete Kundendatenanalyse verschafft Vorteile
Denn Energieversorger verfügen über eine Menge an Kundendaten. Zu den Kundendaten zählt die gesamte Menge an Informationen, die ein Unternehmen über seine Kunden besitzt. Im B2C-Bereich sind es beispielsweise Informationen zu Kundenstammdaten, Kaufverhalten, Budget, Umsatz und Umsatzpotenzial sowie Verhaltensdaten wie Tracking oder Produktnutzung. Im B2B Bereich gehören zu den Daten unter anderem die Unternehmensgröße, Branche, Kaufverhalten, Umsatz und Umsatzpotenzial, Zulieferer und andere Kooperationsbeziehungen. Zudem fallen bei allen Prozessen und Arbeitsabläufen im Unternehmen Daten an. Die Herausforderung besteht jedoch darin, all diese vorhandenen Daten im Unternehmen gewinnbringend und sinnvoll zu nutzen.
Hierbei hilft einerseits eine strategische Herangehensweise im Rahmen der Kundendatenanalyse. Andererseits gibt es für die Kundendatenanalyse digitale Tools. Doch um diese effektiv nutzen zu können, ist ein zielgerichtetes Vorgehen gefragt sowie ein genaues Verständnis von den Zielen, die durch die Kundendatenanalyse erreicht werden sollen. Hierzu sind grundlegende Fragen im Vorfeld zu klären, beispielsweise welche Daten zu welchem Zweck erhoben und ausgewertet werden sollen. In welchem Umfang Daten zur Verfügung stehen, welche Analysemethoden und -tools genutzt werden können, welche Fähigkeiten und Qualifikationen für die Kundendatenanalyse benötigt werden. So zahlt nur eine zielgerichtete Durchführung der Kundendatenanalyse auf die Unternehmensziele ein und garantiert für einen effizienten Umgang mit wertvollen Unternehmensressourcen.
Ausgewählte Einsatzbereiche für die Kundendatenanalyse
Um beispielsweise Angebote und Produkte besser auf bestimmte Kundensegmente zuzuschneiden, Serviceangebote zu verbessern oder Verluste im Kundenstamm zu reduzieren, können Ergebnisse aus den Kundendatenanalysen gezielt zur Kundenansprache, Neukundenakquise oder Kundenbindung verwendet werden. So kann mithilfe der Kundendatenanalyse der Wert eines Kunden ermittelt werden. Hierbei verschafft die Kundensegmentierung und ABC-Analyse Einsicht, welche Kunden für das Unternehmen besonders wichtig sind.
Über den Customer Lifetime Value (CLV) lässt sich zudem der erwartete Kundenwert für das Unternehmen über die Dauer der Geschäftsbeziehung bestimmen. Der CLV gehört zu den Kundenwertanalysen und ist eine der wichtigsten Kenngrößen der Marketingsteuerung. Der CVL liefert dem Unternehmen Umsatzprognosen am Beispiel eines jeden einzelnen Kunden für einzelne Sortimente oder das gesamte Produkt- und Serviceangebot. Weiterhin können auf Basis der Kundendatenanalyse Persona-Konzepte entwickelt werden. Darunter sind fiktive Personen zu verstehen. Sie stehen als repräsentatives Beispiel für die Zielgruppe und sind mit entsprechenden Eigenschaften und Bedürfnissen umschrieben, auf die das Unternehmen gezielt eingeht. Um rechtzeitig auf Kundenabwanderung und die Auflösung von Verträgen zu reagieren, liefern Kundendatenanalysen ebenfalls wertvolle Informationen. Denn Verluste im Kundenstamm können erheblichen Einfluss auf die Umsatz- und Gewinnentwicklung und damit auf das Unternehmen haben. Hier die Gründe für ein Abwandern von Kunden rechtzeitig zu ermitteln und darauf zu reagieren, ist Aufgabe des Churn-Managements. So kann beispielsweise eine datengetriebene Churn Prediction abwanderungsgefährdete Kunden vorherbestimmen. Auf diese können Unternehmen durch gezielte Kampagnen zur Wiederbelebung der Kundenbeziehung reagieren und ihnen entsprechende Angebote unterbreiten.
Fazit: Was die Kundendatenanalyse für Energieversorger leistet
Allein die kleine Auswahl an Beispielen verdeutlicht, was die Kundendatenanalyse Unternehmen der Energiewirtschaft ermöglicht. Sie können proaktiv auf Kunden zugehen und mit einem ganzheitlichen 360 Grad Verständnis über Kundenwünsche und -bedürfnisse sich einem wachsenden Wettbewerb stellen. Die Kundendatenanalyse ermöglichen Angebote und Service so zu kreieren, dass Kunden im Mittelpunkt stehen und Kundenbeziehungen gefestigt werden. Daraus resultieren zufriedene Kunden und wird das Risiko des Abwanderns von Kunden verringert. So schaffen Kundendatenanalysen Transparenz und neue Handlungsoptionen für Energieversorger. Zugleich ist die Kundendatenanalyse ein anspruchsvolles Unterfangen, da sie sowohl technisch-mathematische Expertise wie auch ein grundlegendes Verständnis von Marketing und Vertrieb erfordert.


Software as a Service (SaaS)

Paperfly / Equinox FinTech Solutions GmbH

2016 - Nordrhein-Westfalen

Mobile Banking


Smart City & Buildings

Arcus Power Corp

2017 -

Das Startup bietet Energiekostenvorhersageservices für das Energiemanagement auf der Nachfrage- und Angebotsseite. Ihre Cloud Software as a Service nutzt eine programmierbare Anwendungsschnittstelle und Webanwendungen, um Last und Erzeugung vor potenziell kostenintensiven Leistungsintervallen zu informieren. Sie arbeiten mit hybriden Erzeugern, K&E und Kommunen zusammen.


Machine Learning & Artificial Intelligence

Cambio Analytics GmbH

2019 - Nordrhein-Westfalen


Internet of Things (IoT)

Alpha Affinity GmbH

2020 - Bayern


Machine Learning & Artificial Intelligence

Apheris

2019 -